• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.868-871
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• 2021

기후, 경영, 경제 등 여러 분야의 회귀분석에서 설명변수가 반응변수에 일정 시차를 두고 영향을 미치는 경우들이 많다. 하지만 지금까지 대부분의 회귀분석은 설명변수가 반응변수에 즉각적으로 영향을 미치는 경우만을 가정하고 있으며, 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 탐색하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그러나 보다 정확한 회귀분석을 위해서는 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문은 회귀분석 데이터가 주어졌을 때 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 딥러닝 모델은 설명변수의 과거 값들 중 어떤 값이 현재 반응변수에 가장 큰 영향을 미치는지를 노드 간 가중치로 표현하고, 회귀모델의 오차를 최소화하는 가중치를 탐색한다. 훈련이 끝나면 이 가중치들을 사용하여 각 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악한다. 실험을 통해 제안 방법은 시차를 고려하지 않는 기존 회귀모델에 비해 시차까지 고려함으로써 오차가 1/100 수준에 불과한 더 정확한 회귀모델을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.903-906
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• 2021

인공지능 기술 발전으로, 의료영상 분야에서도 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 개발 시, 학습 데이터 품질은 모델의 성능과 신뢰성에 매우 큰 영향을 미친다. 그러나 의료 분야의 경우 도메인 지식에 대한 진입 장벽이 높아 개발자가 학습에 사용되는 의료영상 데이터의 품질을 평가하기 어렵다. 이로 인해, 많은 의료영상 분야에서는 각 분야의 특성(질병의 종류, 관찰 아나토미 등)에 따른 영상 품질 평가 방법을 제시해왔다. 그러나 기존의 방법은 특정 질병에 초점이 맞춰져, 일반화된 품질 평가 기준을 제시하고 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 대부분의 흉부 질환을 진단하기 위한 흉부 X선 영상의 품질을 평가할 수 있는 기준을 제안한다. 우선, 흉부 X선 영상을 대상으로 관찰된 영역인 심장, 횡격막, 견갑골, 폐 등을 분할하여, 3D 히스토그램을 기반으로 각 영역별 통계적인 정밀 품질 평가 기준을 제안한다. 본 연구에서는 JSRT, Chest 14의 오픈 데이터셋을 활용하여 적용 실험을 수행하였으며, 민감도는 97.6%, 특이도는 92.8%의 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.803-805
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• 2022

자율주행의 시대가 도래함에 따라, 딥러닝 모델에 대한 적대적 공격 위험이 함께 증가하고 있다. 카메라 기반 자율주행차량이 공격받을 경우 보행자나 표지판 등에 대한 오분류로 인해 심각한 사고로 이어질 수 있어, 자율주행 시스템에서의 적대적 공격에 대한 방어 및 보안 기술 연구가 필수적이다. 이에 본 논문에서는 GTSRB 표지판 데이터를 이용하여 각종 공격 및 방어 기법을 개발하고 제안한다. 시간 및 정확도 측면에서 성능을 비교함으로써, 자율주행에 최적인 모델을 탐구하고 더 나아가 해당 모델들의 완전자율주행을 위한 발전 방향을 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.179-199
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• 2019

본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.211-216
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• 2021

분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.505-510
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• 2024

철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권2호
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• pp.561-568
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• 2023

콘크리트 구조물은 대내외적 환경에 의해 다양한 결함이 발생한다. 결함이 있는 경우 콘크리트의 구조적 안전성에 문제가 있어 이를 효율적으로 파악하여 유지관리하는 것이 중요하다. 하지만, 최근 딥러닝 연구는 콘크리트의 균열에 초점이 맞추어져 있어, 박락과 오염 등에 대한 연구는 부족하다. 본 연구에서는 라벨링이 어려운 박락과 오염에 초점을 맞추어 언라벨 방법, 필터링 방법, 전이학습과 k-means cluster의 융합을 통한 4개의 모델을 개발하고 성능을 평가하였다. 분석결과, 융합모델이 결함을 가장 세밀하게 구분하였으며, 직접 라벨링을 하는 것보다 효율성을 증가시킬 수 있었다. 본 연구 결과가 향후 라벨링이 어려운 다양한 결함 유형에 대한 딥러닝 모델 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1046-1052
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• 2021

4차 산업의 발전과 고성능의 컴퓨팅 환경 구축으로 다양한 산업분야에서 인공지능이 적용되고 있다. 의료분야에서는 X-Ray, MRI, PET 등의 의료 영상 및 임상 자료를 이용하여 암, COVID-19, 골 연령 측정 등의 딥 러닝 학습이 진행되었다. 또한 스마트 의료기기, IoT 디바이스와 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 ICT 의료 융합 기술 등이 연구되고 있다. 이러한 기술 중 의료 영상 기반 딥 러닝 학습은 의료 영상의 바이오마커를 정확히 찾아내고, 최소한의 손실률과 높은 정확도가 필요하다. 따라서 본 논문은 흉부 X-Ray 이미지 기반 딥 러닝 학습 과정에서 손실률을 도출하는 손실 함수 중 영상분류 알고리즘에서 사용되는 Cross-Entropy 함수들의 성능을 비교·분석하고자 한다.

• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제17권3호
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• pp.23-29
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• 2019

차이가 나는 물체를 구별하는 물체인식과 달리, 얼굴인식은 유사한 패턴을 가진 얼굴의 Identity를 구별한다. 이에 따라 LBP, HOG, Gabor과 같은 특징 추출 알고리즘이 딥러닝 기반으로 대체되고 있다. 딥 러닝 기술을 활용하여 머신러닝으로 얼굴을 식별할 수 있는 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 얼굴인식 기술이 활용되고 있다. 특히, 금융 거래 외에도 사용자 식별이 필요한 다양한 오프라인 환경에서 활용되어 세밀하고 개인에 적합한 서비스가 제공될 수 있다. 얼굴 인식 기술은 스마트 미러와 같은 장치를 통해 손쉽게 사용자 인증을 하고, 식별이 된 사용자에게 서비스를 제공할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 인증의 다양한 기법 중에서 얼굴인식 기술에 대한 조사 및 파이썬으로 작성된 얼굴인식 사례 소스 분석과 얼굴인식 기술을 활용한 다양한 서비스의 가능성을 제시하고자 한다.